Lenovo Tech World 2024: per implementare l'AI in azienda serve il modello "as a service"

É febbre da AI! É questo il clima che si respira a Lenovo Tech World 2024, l'annuale appuntamento in cui il più grande produttore mondiale di PC fa il punto sullo scenario tecnologico globale. Quest'anno, come abbiamo già avuto modo di raccontarvi, la società porta avanti e supporta il concetto di "Hybrid AI" e cioè il fatto che le potenzialità dell'intelligenza artificiale debbano potersi realizzare non solamente nel cloud ma essere, usando le parole di Yuanqing Yang, CEO di Lenovo, "a portata di mano e all'interno delle nostre organizzazioni". Un'intervista con Ken Wong, vicepresidente esecutivo di Lenovo e presidente del Solutions and Services Group, ci ha permesso di approfondire diversi aspetti sull'implementazione di casi d'uso AI all'interno delle aziende.

Oltre alle novità più strettamente di prodotto, l’annuncio cardine a Lenovo Tech World 2024 ha riguardato Lenovo Hybrid AI Advantage in partnership con NVIDIA: si tratta di un framework costituito da uno stack completo di hardware, software e servizi. Per testimoniare lo stretto legame tra le due grandi aziende tecnologiche, sul palco del Tech World è salito anche Jensen Huang, CEO di NVIDIA a presentare il nuovo framework assieme a Yang.

"Abbiamo attraversato diverse rivoluzioni informatiche insieme", ha osservato Huang, "a partire dalla rivoluzione del PC, passando da quella di Internet e infine il 'mobile cloud', e ora stiamo reinventando l'informatica per la prima volta nel modo più ampio possibile, reinventando l'intero stack: quello che era programmazione, adesso è machine learning. Alla programmazione servivano le CPU, al machine learning servono le GPU. La programmazione ha creato il codice che ha trainato e guidato un grande settore ma ora il machine learning sta creando l'intelligenza artificiale, che può fare la programmazione. E' la più grande rivoluzione industriale mai vista. [...] Ogni azienda può ora utilizzare l'intelligenza artificiale se dispone dell'infrastruttura e dello stack tecnologico necessari".

Ma cosa vuol dire "utilizzare l'intelligenza artificiale"?  Significa che un'azienda (ma anche un Paese, o un singolo individuo) riconosce che i propri dati (i famosi big data, anche loro paradigma trasformativo degli scorsi anni) possono essere codificati e utilizzati come "archivio di conoscenza" di una propria "intelligenza digitale" su cui costruire, grazie ai Large Language Model, nuovi processi, prodotti e servizi, e ottimizzare ed efficientare quelli già esistenti.

Implementare l'AI, un percorso in tre tappe: Speed, Ease, Expertise

Per capire da dove nasce tutto ciò, che cosa voglia dire nel concreto l’implementazione di un progetto AI e quali siano gli obiettivi che Lenovo intende perseguire in questo contesto, abbiamo avuto l'opportunità di intervistare Ken Wong, come già detto, vicepresidente esecutivo di Lenovo e presidente del Solutions and Services Group. La divisione SSG, sotto la guida di Wong, è di fatto strategica all’interno di Lenovo poiché è funzionale alla trasformazione della società dall’essere una azienda produttrice di PC e sistemi (e non “una”, ma la più grande al mondo) al diventare una società focalizzata su soluzioni e servizi IT. In particolare Wong ha coordinato la nascita di TruScale, l'iniziativa sotto la quale Lenovo offre le sue proposte “as a service”.

Ken Wong, vicepresidente esecutivo di Lenovo e presidente della divisione Solutions and Services Group

La figura di Wong è pertanto quella più adatta a raccontare e approfondire il percorso che le aziende si trovano ad affrontare quando emerge l’esigenza di implementare casi d’uso AI o, per dirla come Jensen Huang, prepararsi ad avere "lo stack tecnologico necessario". Ed è proprio dalle richieste dei clienti che prende le mosse la strategia di Lenovo, riassunta da Wong con la sigla “SEE”: Speed, Ease e Expertise, cioè velocità, facilità e competenza. Una sigla che interpretiamo anche come “vedere” e, per estensione, “concretezza, toccare con mano”.

Speed, perché i clienti vogliono allestire casi d’uso AI il più presto e il più velocemente possibile. Per rispondere a questa esigenza Lenovo ha istituito all’interno del Solutions and Services Group, un gruppo “AI practice” che raccoglie data scientist e figure competenti nella progettazione dei carichi di lavoro AI. Ma, osserva Wong, “Il principale cliente di Lenovo è Lenovo stessa” (un aspetto che la società ama sottolineare con frequenza con il motto "Lenovo powers Lenovo"), il che significa che la società ha accumulato molta proprietà intellettuale e strumenti derivati e usati nell’implementazione di progetti AI interni. La combinazione delle giuste figure, degli strumenti corretti e dell’adeguata proprietà intellettuale permette alla società di offrire il percorso "Lenovo AI Fast start" con la promessa di passare dalla concezione del progetto all'implementazione pratica e funzionante nel giro di 90 giorni.

Ease: i clienti vogliono semplicità, e desiderano che il percorso di implementazione sia ragionevolmente facile da realizzare. Qui entra in gioco l’AI Library, che altro non è se non un “deposito” di acceleratori. Si tratta, spiega Wong, per lo più di piccole soluzioni o applicazioni, ma che sono state testate e collaudate (molte internamente: ritorna "Lenovo powers Lenovo") così che sia possibile implementarle velocemente per i clienti. Wong parla di “mattoncini Lego” per trasmettere l’idea di quanto questo approccio sia semplice, modulare e flessibile.

Expertise: i clienti hanno molti interrogativi quando si tratta di scegliere e capire quale sia la tecnologia necessaria per supportare i progetti IA. Il paradigma cambia rispetto al passato, come ha raccontato il CEO di NVIDIA non servono più CPU ma GPU. Quante ne servono, quali scegliere, come si costruisce l’infrastruttura? E ancora: come si gestiscono i dati? Come devono essere raccolti, come si conservano e come si recuperano? E’ qui che entra in gioco l’aspetto più “consulenziale” del lavoro di Lenovo, ciò che Wong chiama “modernizzazione della tecnologia” del cliente, e cioè l’individuazione delle sue precise esigenze e, con esse, delle varie soluzioni che, in sinergia tra loro, supportino l’IA generativa al servizio di quelle esigenze. Si tratta di un approccio olistico, per usare una parola cara a chi propone modelli "as a service": non è semplicemente la fornitura di hardware, di un sistema o di un software, ma appunto di una soluzione completa e integrata, con un servizio a 360 gradi.

Lenovo e NVIDIA un "perfect match" per implementare casi d'uso AI

In questo contesto, Wong vede la compartecipazione di NVIDIA come una "perfetta complementarietà" (parla di "perfect match"). Se si osserva lo stack coinvolto nella realizzazione di progetti AI si può notare un incastro tra le offerte delle due società: da un lato c’è il silicio, i chip, di cui si occupa la società californiana, su di essi vengono costruiti i sistemi, che è compito della multinazionale cinese, poi ancora lo strato software con NVIDIA  Enterprise AI (NVIDIA NIM, NVIDIA NeMo, NVIDIA NIM Agent Blueprints e NVIDIA Omniverse), e infine i servizi, che Lenovo offre ai clienti per permettere loro di concretizzare le potenzialità dell’IA generativa. E la scelta di NVIDIA è, per Wong, scontata: “NVIDIA è di gran lunga la società numero 1 per quanto riguarda l’AI dal punto di vista dei semiconduttori”.

Lo stesso Wong aveva presentato in occasione del keynote pomeridiano dell'evento, che si è svolto precedentemente alla nostra intervista, due esempi di cosa è stato possibile realizzare con l'approccio SEE. Il primo riguarda SAP: la multinazionale tedesca aveva bisogno di una soluzione tecnologica per il coinvolgimento dei visitatori nel nuovo Experience Center di Monaco. Nel giro di un paio di mesi Lenovo ha coordinato la collaborazione con Deep Brain per creare un'AI conversazionale con un avatar dalle sembianze umane che non solo accogliesse i visitatori, ma che fosse capace anche di mostrare le potenzialità dell'AI nella creazione di ambienti interattivi e informativi.

Il secondo caso d'uso coinvolge invece Formula Uno, e in particolare nell'ambito della produzione video. L'esigenza di F1 è stata quella di incrementare il numero dei live stream durante le gare, per offrire al pubblico un maggior numero di punti di vista esclusivi. Aumentare il numero dei flussi video ha però da subito presentato il problema di non poter assicurare una omogeneità nella qualità video per via dell'impossibilità ad apportare manualmente le correzioni di immagine necessarie. Lenovo ha fornito una soluzione per rilevare i frame a bassa risoluzione e operare l'elaborazione in tempo reale così da rispettare lo standard qualitativo fissato da F1 e consentire di offrire al pubblico molti più contenuti in diretta senza compromessi di qualità.

Oltre agli esempi che Lenovo ha portato sul palco dei keynote, Wong ce ne ha raccontato un altro in particolare che riguarda Lotus. Il prestigioso produttore di automobili ha avuto la necessità di elevare il proprio controllo qualità, in modo particolare per quanto riguarda la corrispondenza tra l’effettiva produzione di una vettura e le caratteristiche personalizzate ordinate dal cliente. Si tratta di un’esigenza apparentemente semplice, che nasconde però una certa complessità di implementazione. Lenovo ha quindi supportato Lotus nell’adozione di una soluzione di AI visuale (o “smart eye”, come lo chiama Wong) che fosse però implementata sull’edge per ottimizzare la latenza ed evitare la necessità di dover andare a recuperare dati dal cloud (e, supponiamo noi, anche per proteggerli da occhi indiscreti) consentendo al produttore di auto di raggiungere un’accuratezza del 99,99% nella corrispondenza tra auto costruita e ordine personalizzato, andando ad ottimizzare un processo che in precedenza veniva eseguito di fatto manualmente. Lenovo e Lotus stanno lavorando insieme su altri aspetti, ma Wong non ha potuto dirci di più poiché si tratta di progetti coperti da accordi di riservatezza.

L'AI spinge il modello "as a service"

Quello che emerge da questi esempi è che l'AI è innegabilmente un paradigma trasformativo e, come tutte le trasformazioni, si porta dietro sfide piccole o grandi. Tra queste il fatto che il panorama tecnologico è divenuto particolarmente più complesso anche solo confrontato a quello di 2-3 anni fa, non solo in termini di tecnologie, ma anche di attori. A tal proposito sottolinea Ken Wong: “Se si guarda, per esempio, a tutti i partecipanti dello stack IA e si costruisse un cartellone con loghi e brand, ve ne sarebbero moltissimi e anche per me sarebbe difficile riuscire a conoscerli tutti”.

E’ il motivo per il quale l’avvento dell’AI e il desiderio delle aziende di impementare nuovi casi d’uso AI rappresenta un amplificatore della domanda per il modello “As a service”, su cui Lenovo ha investito pesantemente negli ultimi anni con il progetto TruScale, già citato in precedenza.  Wong osserva: “Come può il CEO di un' azienda avere risorse e tempo per comprendere le varie tecnologie e capire come metterle insieme per ottenere i migliori risultati? Nel bene e nel male, ChatGPT ha insegnato a tutto il management che l’IA generativa può aiutarli a migliorare la competitività e a risparmiare denaro. Se i CEO non investono il loro tempo nel comprendere l’IA e se non dispongono del giusto partner che li possa aiutare in questo percorso, potrebbero trovarsi senza lavoro. I dubbi e le domande poste dall’IA generativa richiedono un partner che dia risposte alle varie unità di business”.